Impact of High Body Mass Index on Vascular and Bleeding Complications After Transcatheter Aortic Valve Implantation
Notice bibliographique
Résumé
Increased body mass index (BMI) is an established cardiovascular risk factor. The impact of high BMI on vascular and bleeding complications in patients undergoing transcatheter aortic valve implantation (TAVI) is not clarified. RISPEVA, a multicenter prospective database of patients undergoing TAVI stratified by BMI was used for this analysis. Patients were classified as normal or high BMI (obese and overweight) according to the World Health Organization criteria. A comparison of 30-day vascular and bleeding outcomes between groups was performed using propensity scores methods. A total of 3776 matched subjects for their baseline characteristics were included. Compared with normal BMI, high BMI patients had significantly 30-day greater risk of the composite of vascular or bleeding complications (11.1% vs 8.8%, OR: 1.28, 95% CI [1.02 to 1.61]; p = 0.03). Complications rates were higher in both obese (11.3%) and overweight (10.5%), as compared with normal weight patients (8.8%). By a landmark event analysis, the effect of high versus normal BMI on these complications appeared more pronounced within 7 days after the TAVI procedure. A significant linear association between increased BMI and vascular complications was observed at this time frame (p = 0.03). In conclusion, compared with normal BMI, both obese and overweight patients undergoing TAVI, experience increased rates of 30-day vascular and bleeding complications. These findings indicate that high BMI is an independent risk predictor of vascular and bleeding complications after TAVI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».